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潜在预测赋能：无需模拟器的赋能测量
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原文中文，约500字，阅读约需2分钟。
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内容提要
在长期回报任务中，规划很重要。研究发现，使用离线强化学习数据重新规划会遇到时间一致性问题。为此，提出了潜在规划变压器（LPT），结合Transformer生成器和最终回报，通过最大似然估计学习轨迹和回报。LPT在测试时通过推断潜在变量进行规划，指导策略优化。实验表明，LPT能从次优轨迹中优化决策，在多个基准测试中表现优异，验证了潜在变量推断作为奖励提示的有效性。
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关键要点
- 在长期回报任务中，规划变得必要。
- 研究发现，缺少逐步奖励时的时间一致性是一个关键技术挑战。
- 引入潜在规划变压器（LPT），结合基于Transformer的轨迹生成器和最终回报。
- LPT通过最大似然估计在轨迹-回报对上进行学习。
- 通过对潜在变量的后验采样，收集子轨迹以形成一致的抽象。
- 在测试时，从策略执行前的期望回报中推断潜在变量，实现规划作为推理。
- LPT能够从次优轨迹中发现改进的决策。
- 在多个基准测试中表现优异，包括Gym-Mujoco、Maze2D和Connect Four。
- 验证了潜在变量推断作为逐步奖励提示的有效性。
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